应用于自动导引车的定位方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种应用于自动导引车的定位方法、装置、设备和存储介质，通过采集并识别自动导引车所在环境中的每一标记图案，得到每一标记图案的位置信息，并确定自动导引车与每一标记图案之间相对位置关系；根据各图案位置信息和各相对位置关系，确定当前时刻下的估计位置；若识别出的标记图案的数量小于预设值，则获取当前时刻下自动导引车的姿态信息，并根据当前时刻下的预设粒子群、估计位置和姿态信息，确定当前时刻下的定位位置。通过上述方法，可以避免由于环境光线昏暗或者由于摄像头被遮挡导致识别出的图案数量较少，自动导引车定位不准确，误差较大的问题。

【技术实现步骤摘要】
应用于自动导引车的定位方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及通信技术，尤其涉及一种应用于自动导引车的定位方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
目前，自动导引车作为一种运输货物的重要设备，广泛的应用于工业自动化运输中。为了实现自动化运输，通常需获取自动导引车的实时坐标，并依据实时坐标进行路径规划。现有技术中，自动导引车通过摄像头采集实时环境图像，并对实时环境图像进行分析得到实时环境图像中的标记图案所处于的位置，依据标记图案所处于的位置，得到自动导引车的当前位置。然而，通过上述方法，当摄像头受到遮挡或者自动导引车所处光线条件较差时，使得摄像头所获取实时图像中的标记图案数量较少或者标记图案难以识别，从而导致自动导引车的定位不准确，误差较大。
技术实现思路
本申请提供一种应用于自动导引车的定位方法、装置、设备和存储介质，用以解决在自动导引车定位过程中，直接依据摄像头采集的标记图案进行定位时，若采集到的标记图案数量较少或者难以识别时，导致定位结果不准确的问题。第一方面，本申请提供一种应用于自动导引车的定位方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于自动导引车的定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集并识别当前时刻下所述自动导引车所在环境中的每一标记图案，得到所述每一标记图案所携带的图案位置信息，并确定所述自动导引车与所述每一标记图案之间相对位置关系；/n根据各所述图案位置信息和各所述相对位置关系，确定当前时刻下所述自动导引车的估计位置；/n若所述自动导引车所在环境中的标记图案的数量小于预设值，则获取当前时刻下所述自动导引车的姿态信息，并根据当前时刻下的预设粒子群、当前时刻下所述自动导引车的估计位置和姿态信息，确定当前时刻下所述自动导引车的定位位置；其中，所述预设粒子群中包括多个粒子，每一粒子具有位置信息，每一粒子的位置...

【技术特征摘要】
1.一种应用于自动导引车的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
采集并识别当前时刻下所述自动导引车所在环境中的每一标记图案，得到所述每一标记图案所携带的图案位置信息，并确定所述自动导引车与所述每一标记图案之间相对位置关系；
根据各所述图案位置信息和各所述相对位置关系，确定当前时刻下所述自动导引车的估计位置；
若所述自动导引车所在环境中的标记图案的数量小于预设值，则获取当前时刻下所述自动导引车的姿态信息，并根据当前时刻下的预设粒子群、当前时刻下所述自动导引车的估计位置和姿态信息，确定当前时刻下所述自动导引车的定位位置；其中，所述预设粒子群中包括多个粒子，每一粒子具有位置信息，每一粒子的位置信息与前一时刻下所述自动导引车的估计位置之间的距离小于阈值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据当前时刻下的预设粒子群、当前时刻下所述自动导引车的估计位置和姿态信息，确定当前时刻下所述自动导引车的定位位置，包括：
依据当前时刻下所述自动导引车的姿态信息，对所述粒子群中每一粒子的粒子位置进行优化，得到多个优化后的粒子位置；
根据当前时刻下所述自动导引车的估计位置，对所述多个优化后的粒子位置进行加权处理，得到当前时刻下所述自动导引车的定位位置。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当前时刻下所述自动导引车的姿态信息包括：当前时刻下所述自动导引车的第一方向角、以及当前时刻下所述自动导引车的步长，其中，所述步长表征自动导引车在相邻时刻下的相对位移；所述粒子位置中包括粒子坐标和第二方向角；
依据当前时刻下所述自动导引车的姿态信息，对所述粒子群中每一粒子的粒子位置进行优化，得到多个优化后的粒子位置，包括：
依据当前时刻下所述自动导引车的所述姿态信息中的步长和第一方向角，对所述每一粒子的粒子位置中的粒子坐标和第二方向角进行调整，得到多个优化后的粒子位置。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取当前时刻下所述自动导引车的姿态信息，包括：
获取当前时刻下的所述自动导引车上的磁力计所采集的第三方向角，并获取当前时刻下的所述自动导引车上的陀螺仪采集的角速度和加速度；
根据所述角速度，确定第四方向角，并对所述第三方向角与第四方向角进行均值滤波，得到所述第一方向角；
对所述加速度进行积分处理，确定所述步长。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在依据当前时刻下所述自动导引车的姿态信息，对所述粒子群中每一粒子的粒子位置进行优化，得到多个优化后的粒子位置之后，还包括：
对所述多个优化后的粒子位置进行无迹卡尔曼滤波处理，以调整每一优化后的粒子位置与当前时刻下所述自动导引车的估计位置之间的距离，得到各滤波后的粒子位置。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据当前时刻下所述自动导引车的估计位置，对所述多个优化后的粒子位置进行加权处理，得到当前时刻下所述自动导引车的定位位置，包括：
确定当前时刻下所述自动导引车的估计位置与每一优化后的粒子位置之间的距离信息；
依据与每一优化后的粒子位置对应的距离信息，确定每一优化后的粒子位置的权重值，其中，权重值与距离信息之间为负相关关系；
对每一优化后的粒子位置的权重值和每一优化后的粒子位置进行加权处理，得到当前时刻下所述自动导引车的定位位置。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据当前时刻下的预设粒子群、当前时刻下所述自动导引车的估计位置和姿态信息，确定当前时刻下所述自动导引车的定位位置之后，包括：
依据各优化后的粒子位置的权重值，对各优化后的粒子位置进行重采样处理，得到下一时刻的预设粒子群；其中，下一时刻的预设粒子群中权重值大于预设权重的粒子的总个数，大于预设个数。


8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，采集并识别当前时刻下所述自动导引车所在环境中的每一标记图案，包括：
通过摄像头采集所述每一标记图案，提取所述每一标记图案的特征；
对每一标记图案的特征与预设数据库中标记图案的特征进行比对，得到所述每一标记图案所携带的图案位置信息。


9.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述自动导引车所在环境中的标记图案的数量大于等于预设值，则确定当前时刻下所述自动导引车的估计位置，为当前时刻下所述自动导引车的定位位置。


10.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据当前时刻下所述自动导引车的定位位置和预设目标位置，生成自动导引车的行驶路径；
根据所述行驶路径，控制所述自动导引车进行行驶。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据所述行驶路径，控制所述自动导引车进行行驶，包括：
根据所述行驶路径生成路径指示，将所述路径指示发送给所述自动导引车；其中，所述路径指示用于所述自动导引车依据所述路径指示所表征的行驶路径进行行驶。


12.一种应用于自动导引车的定位装置，其特征在于，所述装置包括：
采集单元，用于采集并识别当前时刻下所述自动导引车所在环境中的每一标记图案，得到所述每一标记图案所携带的图案位置信息，并确定所述自动导引车与所述每一标记图案之间相对位置关系；
估计单元，用于根据各所述图案位置信息和各所述相对位置关系，确定当前时刻下所述自动导引车的估计位置；
获取单元，用于若所述自动导引车所在环境中的标记图案的数量小于预设值，则获取当前时刻下所述自动导...

【专利技术属性】
技术研发人员：仝新新，王延红，董文宇，钱国忠，
申请(专利权)人：联通物联网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32